典型文献
融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法
文献摘要：
针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO).利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶段融入一种互利共生思想,并引入非线性惯性因子,以增强种群信息交流,加快算法收敛速度;提出一种透镜成像反向学习策略,对哈里斯鹰位置以一定概率进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力.通过16个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,IHHO与其余5种算法相比,收敛速度更快,寻优精度更高;鲁棒性更强.同时,将IHHO应用于图像分割问题中,仿真实验验证了该算法在实际工程应用中的可行性.
文献关键词：
哈里斯鹰优化算法;Tent混沌映射;互利共生;透镜成像;反向学习;图像分割
中图分类号：
作者姓名：
陈功;曾国辉;黄勃;刘瑾
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海 201620
文献出处：
引用格式：
[1]陈功;曾国辉;黄勃;刘瑾-.融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法)[J].计算机工程与应用,2022(10):76-86
A类：
透镜成像反向学习策略
B类：
互利共生,哈里斯鹰优化算法,收敛速度,速度慢,局部最优,improved,Harris,hawks,optimization,IHHO,Tent,混沌映射,初始化,种群多样性,算法寻优,寻优性能,共生思想,种群信息,信息交流,跳出局部,基准测试函数,寻优精度,图像分割,实际工程应用
AB值：
0.246089
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